Facebook Đang Sở Hữu Công Nghệ Dịch Thuật Chính Xác Và Nhanh Hơn 9 Lần So Với Các Đối Thủ

11 Tháng Năm 20178:00 CH(Xem: 15792)
Facebook Đang Sở Hữu Công Nghệ Dịch Thuật Chính Xác Và Nhanh Hơn 9 Lần So Với Các Đối Thủ
Facebook Đang Sở Hữu Công Nghệ Dịch Thuật Chính Xác Và Nhanh Hơn 9 Lần So Với Các Đối Thủ
Dịch thuật đã trở thành một trong những ứng dụng quan trọng nhất của hệ thống AI (trí tuệ nhân tạo) của Facebook. Mục tiêu của mạng xã hội là “làm thế giới cởi mở và liên kết với nhau nhiều hơn”, nên rào cản về mặt ngôn ngữ chắc chắn là một chướng ngại.

Khoảng giữa tháng 05/2017, Facebook đã chính thức giới thiệu một phương thức dịch thuật nhờ sử dụng machine-learning (công nghệ máy học), có tốc độ “đọc hiểu” nhanh gấp 9 lần so với các đối thủ cùng lĩnh vực. Sản phẩm hiện còn đang ở giai đoạn nghiên cứu, và chưa được tích hợp vào bất kỳ ứng dụng nào của Facebook. Michael Auli và David Grangier, kỹ sư nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo của Facebook, chia sẻ rằng sẽ phải mất thêm một thời gian khá dài nữa để công nghệ mới được đưa vào sử dụng.

Mạng xã hội Facebook vốn đã sử dụng AI (trí tuệ nhân tạo) để thực hiện tự động một số công việc như dịch các dòng cập nhật trạng thái sang ngôn ngữ khác, nhưng để đưa nó từ một thử nghiệm thành sản phẩm thực tế sẽ phải tra qua rất nhiều công đoạn.

Grangier cho biết: “Chúng tôi hiện đang tiến hành đàm phán với đội ngũ quản lý sản phẩm để giúp phương thức mới hoạt động trơn tru, mượt mà trong môi trường của Facebook. Có rất nhiều sự khác biệt khi chuyển từ thu thập và xử lý dữ liệu học thuật sang môi trường ngôn ngữ thực tế. Dữ liệu học thuật là thông tin kiểu mới, trong khi những cuộc trò chuyện trên Facebook lại thường thông tục, phổ biến hơn”. Trước đây, Facebook đã từng đề cập đến việc đang xây dựng một vốn từ lóng để khiến quá trình trở nên đơn giản hơn.


Phương thức Facebook lựa chọn để tiếp cận với machine-learning đang bắt đầu gặt hái được thành quả. Những cỗ máy dịch thuật sử dụng AI đều phải phụ thuộc vào Recurrent Neural Networks, nhưng phương thức mới nghiên cứu được lại tận dụng Convolutional Neural Networks.

Cụ thể, RNNs phân tích dữ liệu theo chuỗi, đọc một câu từ trái sang phải, theo thứ tự đúng để có thể dịch được nghĩa theo kiểu từng từ một (word by word). CNNs thì nghiên cứu nhiều phương diện của dữ liệu một cách liên tục, tương thích hơn rất nhiều với GPU phần cứng được sử dụng để huấn luyện những neural networks hiện đại. GPU ban đầu được thiết kế để xử lý hình ảnh trong trò chơi điện tử, và cũng thể hiện rất tốt trong việc thực hiện các phép tính nhỏ.

Do đó, việc chuyển sang sử dụng mô hình CNNs nghĩa là Facebook sẽ giải quyết dược vấn đề về câu tối nghĩa, đồng thời phân tích câu cú và ngữ pháp ở mức độ cao hơn. CNNs xây dựng một cấu trúc có logic hơn, thậm chí được đánh giá là ngang tầm với các nhà ngôn ngữ học, chứ không đơn thuần là dịch từng chữ rồi ghép chúng lại thành một câu.
510Vote
41Vote
30Vote
23Vote
10Vote
4.314
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
27 Tháng Tám 2019
Tại sao bầu trời gần Antares và Rho Ophiuchi lại bụi bặm nhưng đầy màu sắc như vậy?
27 Tháng Tám 2019
Khoảng cuối tháng 08/2019, Trung Quốc áp thuế lên hàng nhập khẩu từ Mỹ, tổng thống Trump ngay lập tức đã phản pháo bằng việc đánh thuế lên 500 triệu USD mặt hàng tiêu dùng nhập khẩu từ Trung Quốc.
27 Tháng Tám 2019
SC-1 Sociable Cart là sản phẩm hợp tác mới giữa Sony và Yamaha, một chiếc xe tự lái nhỏ nhắn 5 chỗ ngồi phục vụ cho việc đi lại trong các khu vực nội bộ như công viên giải trí, sân goll hay các trung tâm thương mại lớn.
27 Tháng Tám 2019
Cảm biến định vị là thứ được trang bị trên hầu hết các phương tiện mới được bán ra ở Châu Âu và được sử dụng trong quá trình điều tra cũng như đưa ra thông báo khẩn cấp sau khi không may xảy ra tai nạn.
26 Tháng Tám 2019
Mất nước là một nguyên nhân dễ thấy gây suy giảm hiệu suất làm việc. Nó có thể vắt kiệt sức của một vận động viên, làm nhụt sức bền thi đấu. Và không chỉ riêng những vận động viên, ngay cả người bình thường cũng sẽ phải chịu những hậu quả đáng kể từ việc mất nước.
26 Tháng Tám 2019
Trớ trêu thay, tương lai của nhân loại hiện đang phụ thuộc vào sự tồn vong của những giống loài khác. Nghiên cứu của Liên hiệp quốc cho thấy, khoảng 80% số động vật hoang dã và loài thủy sản có vú cùng 50% loài thực vật đã biến mất trên thế giới chỉ vì con người kể từ khi văn minh nhân loại được hình thành.